如何解析三维深度学习Pytorch库Kaolin
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作者提出了一个旨在加速3D深度学习研究的PyTorch库——Kaolin
。
Kaolin这个名字来自于kaolinite,中文意思是高岭石,亦称“高岭土”、“瓷土”
,是一种黏土矿物,有时会在三维建模中用到。
Kaolin实现了多种可用于3D深度学
习的模块。
具有加载和预处理常用3D数据集的功能,包括ShapeNet、PartNet、SHREC、ModelNet、ScanNet和HumanSeg等。
调用起来也是非常的方便,以ModelNet为例,代码是:
Kaolin库可用于处理网格(meshes)、点云(pointclouds)、符号距离函数(signed distance functions)和体素网格(voxel grids)等各类3D数据,从而可以减轻研究人员重复编写代码造轮子的需要。
Kaolin将几种图形学模块打包在一起,包括渲染、照明、阴影和视图变形等,非常实用。
此外,Kaolin还支持一系列损失函数和评估指标以进行无缝评估,并提供可视化功能来渲染3D结果。
重要的是,作者还构建了一个综合的网络模型库,其中包括许多最先进的3D深度学习架构,可以在研究中用到。
可以看到这里包括了大家很熟悉的一些网络架构,比如PointNet++。
使用起来也是非常的方便。
并且,这个库里实现的网络版本,要比原版本网络运行速度快,例如以下几种网络:
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